package com.dxf.bigdata.D04_spark

import org.apache.commons.logging.{Log, LogFactory}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 *  RDD方法主要有 转换 和 行动
 *   转换 如  Map , flatMap
 *   行动 collect
 *
 *
 *   RDD算子:   RDD的方法就是算子 --> 对数据的操作称为算子
 *
 *   RDD算子 => 转换算子 Map , 行动算子  collect
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 *   ===========================
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 *   Map  => 处理数据,一个处理完了处理下一个 ==> 效率肯定底 (对比字节流) ==> 处理方式 缓存区
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 *  =====================================
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 *   glom : 将同一个分区的数据直接转换为相同类型的内存数组进行处理, 分区不变
 *
 *    [1 ,2 ] [3 ,4 ] --> [List(1,2)] [List(3,4)]
 *
 *
 *   合并 RDD[Int]  -> RDD[Array[Int]]
 *
 *
 */
object T13_glom {
  private val log: Log = LogFactory.getLog(T08_RDD使用_从日志中读取uri.getClass)

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //TODO 准备环境
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)


    //TODO 创建RDD
    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4),2)

//    val glomRDD: RDD[Array[Int]] = rdd.glom()
//    glomRDD.collect().foreach(x=>println(x.mkString(",")))

    //先取每个分区的最大值,再求和
    val glomRDD: RDD[Array[Int]] = rdd.glom()
    val maxRDD: RDD[Int] = glomRDD.map(
      x => x.max
    )
    println(maxRDD.collect().sum)//6





    //TODO 关闭环境
    sc.stop()


  }
}
